蚁群算法解决TSP问题的MATLAB程序

蚁群算法解决TSP问题的MATLAB程序
蚁群算法解决TSP问题的MATLAB程序

蚁群算法TSP(旅行商问题)通用matlab程序

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha, Beta,Rho,Q)

%%=================================================================== %% ACA TSP.m

%% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem

%% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China

%% Email:aihuacheng@https://www.360docs.net/doc/7710935732.html,

%% All rights reserved

%%-------------------------------------------------------------------------

%% 主要符号说明

%% C n个城市的坐标,n×2的矩阵

%% NC_max 最大迭代次数

%% m 蚂蚁个数

%% Alpha 表征信息素重要程度的参数

%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数

%% Rho 信息素蒸发系数

%% Q 信息素增加强度系数

%% R_best 各代最佳路线

%% L_best 各代最佳路线的长度

%%===================================================================

%%第一步:变量初始化

n=size(C,1);%n表示问题的规模(城市个数)

D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵

for i=1:n

for j=1:n

if i~=j

D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;

else

D(i,j)=eps;

end

D(j,i)=D(i,j);

end

end

Eta=1./D;%Eta为启发因子,这里设为距离的倒数

Tau=ones(n,n);%Tau为信息素矩阵

Tabu=zeros(m,n);%存储并记录路径的生成

NC=1;%迭代计数器

R_best=zeros(NC_max,n);%各代最佳路线

L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最佳路线的长度

L_ave=zeros(NC_max,1);%各代路线的平均长度

while NC<=NC_max%停止条件之一:达到最大迭代次数

%%第二步:将m只蚂蚁放到n个城市上

Randpos=[];

for i=1:(ceil(m/n))

Randpos=[Randpos,randperm(n)];

end

Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';

%%第三步:m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市,完成各自的周游for j=2:n

for i=1:m

visited=Tabu(i,1:(j-1));%已访问的城市

J=zeros(1,(n-j+1));%待访问的城市

P=J;%待访问城市的选择概率分布

Jc=1;

for k=1:n

if length(find(visited==k))==0

J(Jc)=k;

Jc=Jc+1;

end

end

%下面计算待选城市的概率分布

for k=1:length(J)

P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);

end

P=P/(sum(P));

%按概率原则选取下一个城市

Pcum=cumsum(P);

Select=find(Pcum>=rand);

to_visit=J(Select(1));

Tabu(i,j)=to_visit;

end

end

if NC>=2

Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);

end

%%第四步:记录本次迭代最佳路线

L=zeros(m,1);

for i=1:m

R=Tabu(i,:);

for j=1:(n-1)

L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1));

end

L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));

end

L_best(NC)=min(L);

pos=find(L==L_best(NC));

R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:);

L_ave(NC)=mean(L);

NC=NC+1

%%第五步:更新信息素

Delta_Tau=zeros(n,n);

for i=1:m

for j=1:(n-1)

Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q/L(i);

end

Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))+Q/L(i);

end

Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;

%%第六步:禁忌表清零

Tabu=zeros(m,n);

end

%%第七步:输出结果

Pos=find(L_best==min(L_best));

Shortest_Route=R_best(Pos(1),:)

Shortest_Length=L_best(Pos(1))

subplot(1,2,1)

DrawRoute(C,Shortest_Route)

subplot(1,2,2)

plot(L_best)

hold on

plot(L_ave)

function DrawRoute(C,R)

%%=================================================================== ======

%% DrawRoute.m

%% 画路线图的子函数

%%-------------------------------------------------------------------------

%% C Coordinate 节点坐标,由一个N×2的矩阵存储

%% R Route 路线

%%===================================================================

N=length(R);

scatter(C(:,1),C(:,2));

hold on

plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)])

hold on

for ii=2:N

plot([C(R(ii-1),1),C(R(ii),1)],[C(R(ii-1),2),C(R(ii),2)])

hold on

end

设置初始参数如下:

m=31;Alpha=1;Beta=5;Rho=0.1;NC_max=200;Q=100;

31城市坐标为:

1304 2312

3639 1315

4177 2244

3712 1399

3488 1535

3326 1556

3238 1229

4196 1004

4312 790

4386 570

3007 1970

2562 1756

2788 1491

2381 1676

1332 695

3715 1678

3918 2179

4061 2370

3780 2212

3676 2578

4029 2838

4263 2931

3429 1908

3507 2367

3394 2643

3439 3201

2935 3240

3140 3550

2545 2357

2778 2826

2370 2975

运行后得到15602的巡游路径,路线图和收敛曲线如下

蚁群算法TSP问题matlab源代码

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta ,Rho,Q) %%===================================================== ==================== %% ACATSP.m %% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem %% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China %% Email:aihuacheng@https://www.360docs.net/doc/7710935732.html, %% All rights reserved %%------------------------------------------------------------------------- %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标,n×4的矩阵 %% NC_max 最大迭代次数 %% m 蚂蚁个数 %% Alpha 表征信息素重要程度的参数 %% Beta 表征启发式因子重要程度的参数 %% Rho 信息素蒸发系数 %% Q 信息素增加强度系数 %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %%===================================================== ==================== %%第一步:变量初始化 n=size(C,1);%n表示问题的规模(城市个数) D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵 for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=max( ((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5,min(abs(C(i,3)-C(j,3)),144- abs(C(i,3)-C(j,3))) );%计算城市间距离 else D(i,j)=eps; end D(j,i)=D(i,j); end end Eta=1./D;%Eta为启发因子,这里设为距离的倒数 Tau=ones(n,n);%Tau为信息素矩阵 Tabu=zeros(m,n);%存储并记录路径的生成 NC=1;%迭代计数器 R_best=zeros(NC_max,n);%各代最佳路线

蚁群算法matlab程序代码

先新建一个主程序M文件ACATSP.m 代码如下: function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%================================================== ======================= %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标,n×2的矩阵 %% NC_max 蚁群算法MATLAB程序最大迭代次数 %% m 蚂蚁个数 %% Alpha 表征信息素重要程度的参数 %% Beta 表征启发式因子重要程度的参数 %% Rho 信息素蒸发系数 %% Q 表示蚁群算法MATLAB程序信息素增加强度系数 %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %%================================================== =======================

%% 蚁群算法MATLAB程序第一步:变量初始化 n=size(C,1);%n表示问题的规模(城市个数) D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵 for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; else D(i,j)=eps; % i = j 时不计算,应该为0,但后面的启发因子要取倒数,用eps(浮点相对精度)表示 end D(j,i)=D(i,j); %对称矩阵 end end Eta=1./D; %Eta为启发因子,这里设为距离的倒数 Tau=ones(n,n); %Tau为信息素矩阵 Tabu=zeros(m,n); %存储并记录路径的生成

蚁群算法matlab

蚁群算法的matlab源码,同时请指出为何不能优化到已知的最好解 % % % the procedure of ant colony algorithm for VRP % % % % % % % % % % % % %initialize the parameters of ant colony algorithms load data.txt; d=data(:,2:3); g=data(:,4); m=31; % 蚂蚁数 alpha=1; belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数 lmda=0; rou=0.9; %衰减系数 q0=0.95; % 概率 tao0=1/(31*841.04);%初始信息素 Q=1;% 蚂蚁循环一周所释放的信息素 defined_phrm=15.0; % initial pheromone level value QV=100; % 车辆容量 vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1; %所完成任务所需的最少车数V=40; % 计算两点的距离 for i=1:32; for j=1:32;

dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2); end; end; %给tao miu赋初值 for i=1:32; for j=1:32; if i~=j; %s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j); tao(i,j)=defined_phrm; miu(i,j)=1/dist(i,j); end; end; end; for k=1:32; for k=1:32; deltao(i,j)=0; end; end; best_cost=10000; for n_gen=1:50; print_head(n_gen); for i=1:m; %best_solution=[]; print_head2(i);

蚁群算法MATLAB代码

function [y,val]=QACStic load att48 att48; MAXIT=300; % 最大循环次数 NC=48; % 城市个数 tao=ones(48,48);% 初始时刻各边上的信息最为1 rho=0.2; % 挥发系数 alpha=1; beta=2; Q=100; mant=20; % 蚂蚁数量 iter=0; % 记录迭代次数 for i=1:NC % 计算各城市间的距离 for j=1:NC distance(i,j)=sqrt((att48(i,2)-att48(j,2))^2+(att48(i,3)-att48(j,3))^2); end end bestroute=zeros(1,48); % 用来记录最优路径 routelength=inf; % 用来记录当前找到的最优路径长度 % for i=1:mant % 确定各蚂蚁初始的位置 % end for ite=1:MAXIT for ka=1:mant %考查第K只蚂蚁 deltatao=zeros(48,48); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零 [routek,lengthk]=travel(distance,tao,alpha,beta); if lengthk

matlab蚁群算法精讲及仿真图

蚁群算法matlab精讲及仿真 4.1基本蚁群算法 4.1.1基本蚁群算法的原理 蚁群算法是上世纪90年代意大利学者M.Dorigo,v.Maneizz。等人提出来的,在越来越多的领域里得到广泛应用。蚁群算法,是一种模拟生物活动的智能算法,蚁群算法的运作机理来源于现实世界中蚂蚁的真实行为,该算法是由Marco Dorigo 首先提出并进行相关研究的,蚂蚁这种小生物,个体能力非常有限,但实际的活动中却可以搬动自己大几十倍的物体,其有序的合作能力可以与人类的集体完成浩大的工程非常相似,它们之前可以进行信息的交流,各自负责自己的任务,整个运作过程统一有序,在一只蚂蚁找食物的过程中,在自己走过的足迹上洒下某种物质,以传达信息给伙伴,吸引同伴向自己走过的路径上靠拢,当有一只蚂蚁找到食物后,它还可以沿着自己走过的路径返回,这样一来找到食物的蚂蚁走过的路径上信息传递物质的量就比较大,更多的蚂蚁就可能以更大的机率来选择这条路径,越来越多的蚂蚁都集中在这条路径上,蚂蚁就会成群结队在蚁窝与食物间的路径上工作。当然,信息传递物质会随着时间的推移而消失掉一部分,留下一部分,其含量是处于动态变化之中,起初,在没有蚂蚁找到食物的时候,其实所有从蚁窝出发的蚂蚁是保持一种随机的运动状态而进行食物搜索的,因此,这时,各蚂蚁间信息传递物质的参考其实是没有价值的,当有一只蚂蚁找到食物后,该蚂蚁一般就会向着出发地返回,这样,该蚂蚁来回一趟在自己的路径上留下的信息传递物质就相对较多,蚂蚁向着信息传递物质比较高的路径上运动,更多的蚂蚁就会选择找到食物的路径,而蚂蚁有时不一定向着信

息传递物质量高的路径走,可能搜索其它的路径。这样如果搜索到更短的路径后,蚂蚁又会往更短的路径上靠拢,最终多数蚂蚁在最短路径上工作。【基于蚁群算法和遗传算法的机器人路径规划研究】 该算法的特点: (1)自我组织能力,蚂蚁不需要知道整体环境信息,只需要得到自己周围的信息,并且通过信息传递物质来作用于周围的环境,根据其他蚂蚁的信息素来判断自己的路径。 (2)正反馈机制,蚂蚁在运动的过程中,收到其他蚂蚁的信息素影响,对于某路径上信息素越强的路径,其转向该路径的概率就越大,从而更容易使得蚁群寻找到最短的避障路径。 (3)易于与其他算法结合,现实中蚂蚁的工作过程简单,单位蚂蚁的任务也比较单一,因而蚁群算法的规则也比较简单,稳定性好,易于和其他算法结合使得避障路径规划效果更好。 (4)具有并行搜索能力探索过程彼此独立又相互影响,具备并行搜索能力,这样既可以保持解的多样性,又能够加速最优解的发现。 4.1.2 基本蚁群算法的生物仿真模型 a为蚂蚁所在洞穴,food为食物所在区,假设abde为一条路径,eadf为另外一条路径,蚂蚁走过后会留下信息素,5分钟后蚂蚁在两条路径上留下的信息素的量都为3,概率可以认为相同,而30分钟后baed路径上的信息素的量为60,明显大于eadf路径上的信息素的量。最终蚂蚁会完全选择abed这条最短路径,由此可见,

(完整版)蚁群算法matlab程序实例整理

function [y,val]=QACS tic load att48 att48; MAXIT=300; % 最大循环次数 NC=48; % 城市个数 tao=ones(48,48);% 初始时刻各边上的信息最为1 rho=0.2; % 挥发系数 alpha=1; beta=2; Q=100; mant=20; % 蚂蚁数量 iter=0; % 记录迭代次数 for i=1:NC % 计算各城市间的距离 for j=1:NC distance(i,j)=sqrt((att48(i,2)-att48(j,2))^2+(att48(i,3)-att48(j,3))^2); end end bestroute=zeros(1,48); % 用来记录最优路径 routelength=inf; % 用来记录当前找到的最优路径长度 % for i=1:mant % 确定各蚂蚁初始的位置 % end for ite=1:MAXIT for ka=1:mant %考查第K只蚂蚁 deltatao=zeros(48,48); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零 [routek,lengthk]=travel(distance,tao,alpha,beta); if lengthk

蚁群算法最短路径通用Matlab程序(附图)

蚁群算法最短路径通用Matlab程序(附图) function [ROUTES,PL,Tau]=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q) %% --------------------------------------------------------------- % ACASP.m % 蚁群算法动态寻路算法 % ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China % Email:aihuacheng@https://www.360docs.net/doc/7710935732.html, % All rights reserved %% --------------------------------------------------------------- % 输入参数列表 % G 地形图为01矩阵,如果为1表示障碍物 % Tau 初始信息素矩阵(认为前面的觅食活动中有残留的信息素) % K 迭代次数(指蚂蚁出动多少波) % M 蚂蚁个数(每一波蚂蚁有多少个) % S 起始点(最短路径的起始点) % E 终止点(最短路径的目的点) % Alpha 表征信息素重要程度的参数 % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 % Rho 信息素蒸发系数 % Q 信息素增加强度系数 % % 输出参数列表 % ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线 % PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 % Tau 输出动态修正过的信息素 %% --------------------变量初始化---------------------------------- %load D=G2D(G); N=size(D,1);%N表示问题的规模(象素个数) MM=size(G,1); a=1;%小方格象素的边长 Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标 if Ex==-0.5 Ex=MM-0.5; end Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标 Eta=zeros(1,N);%启发式信息,取为至目标点的直线距离的倒数 %下面构造启发式信息矩阵 for i=1:N if ix==-0.5

蚁群算法最短路径matlab程序

蚁群算法最短路径通用Matlab程序 下面的程序是蚁群算法在最短路中的应用,稍加扩展即可应用于机器人路径规划 function [ROUTES,PL,Tau]=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q) %% ---------------------------------------------------------------% ACASP.m % 蚁群算法动态寻路算法 % ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China % Email:aihuacheng@https://www.360docs.net/doc/7710935732.html, % All rights reserved %% ---------------------------------------------------------------% 输入参数列表 % G 地形图为01矩阵,如果为1表示障碍物 % Tau 初始信息素矩阵(认为前面的觅食活动中有残留的信息素) % K 迭代次数(指蚂蚁出动多少波) % M 蚂蚁个数(每一波蚂蚁有多少个) % S 起始点(最短路径的起始点) % E 终止点(最短路径的目的点) % Alpha 表征信息素重要程度的参数 % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 % Rho 信息素蒸发系数 % Q 信息素增加强度系数 % % 输出参数列表 % ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线 % PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 % Tau 输出动态修正过的信息素 %% --------------------变量初始化---------------------------------- %load D=G2D(G); N=size(D,1);%N表示问题的规模(象素个数) MM=size(G,1); a=1;%小方格象素的边长 Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标 if Ex==-0.5 Ex=MM-0.5; end Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标 Eta=zeros(1,N);%启发式信息,取为至目标点的直线距离的倒数 %下面构造启发式信息矩阵 for i=1:N if ix==-0.5 ix=MM-0.5;

蚁群算法TSP(旅行商问题)通用matlab程序

蚁群算法TSP(旅行商问题)通用matlab程序!! function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,B eta,Rho,Q) %%================================================================ ========= %% ACATSP.m %% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem %% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China %% Email:aihuacheng@https://www.360docs.net/doc/7710935732.html, %% All rights reserved %%------------------------------------------------------------------------- %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标,n×2的矩阵 %% NC_max 最大迭代次数 %% m 蚂蚁个数 %% Alpha 表征信息素重要程度的参数 %% Beta 表征启发式因子重要程度的参数 %% Rho 信息素蒸发系数 %% Q 信息素增加强度系数 %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %%================================================================ ========= %%第一步:变量初始化 n=size(C,1);%n表示问题的规模(城市个数) D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵 for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; else D(i,j)=eps; end D(j,i)=D(i,j); end end Eta=1./D;%Eta为启发因子,这里设为距离的倒数 Tau=ones(n,n);%Tau为信息素矩阵 Tabu=zeros(m,n);%存储并记录路径的生成 NC=1;%迭代计数器 R_best=zeros(NC_max,n);%各代最佳路线 L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最佳路线的长度

蚁群算法最短路径通用Matlab程序(附图)

ix=MM-0.5; end iy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM)); if i~=E Eta(1,i)=1/((ix-Ex)^2+(iy-Ey)^2)^0.5; else Eta(1,i)=100; end end ROUTES=cell(K,M);%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线 PL=zeros(K,M);%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 %% -----------启动K轮蚂蚁觅食活动,每轮派出M只蚂蚁-------------------- for k=1:K disp(k); for m=1:M %% 第一步:状态初始化 W=S;%当前节点初始化为起始点 Path=S;%爬行路线初始化 PLkm=0;%爬行路线长度初始化 TABUkm=ones(1,N);%禁忌表初始化 TABUkm(S)=0;%已经在初始点了,因此要排除 DD=D;%邻接矩阵初始化 %% 第二步:下一步可以前往的节点 DW=DD(W,:); DW1=find(DW for j=1:length(DW1) if TABUkm(DW1(j))==0 DW(j)=inf; end end LJD=find(DW Len_LJD=length(LJD);%可选节点的个数 %% 觅食停止条件:蚂蚁未遇到食物或者陷入死胡同 while W~=E&&Len_LJD>=1 %% 第三步:转轮赌法选择下一步怎么走 PP=zeros(1,Len_LJD); for i=1:Len_LJD PP(i)=(Tau(W,LJD(i))^Alpha)*(Eta(LJD(i))^Beta); end PP=PP/(sum(PP));%建立概率分布 Pcum=cumsum(PP); Select=find(Pcum>=rand); %% 第四步:状态更新和记录 Path=[Path,to_visit];%路径增加

蚁群算法的Matlab程序

#include #include #include #include #define citynumber 5 #define Q 100 #define p 0.5 #define NM2 1000 #define A 1 #define B 5 int ccdi=-1;//全局变量,用在myrand()中 float myrand()//产生0-1随机数,100个,每调用一次,结果不同 {srand(time(0)); float my[100]; ccdi++; if (ccdi==100) ccdi=0; for(int mi=0;mi<100;mi++) {float fav=rand()%10000; my[mi]=fav/10000;} return my[ccdi]; } double fpkij(double T[citynumber][citynumber],double n[citynumber][citynumber],int tabu[citynumber][citynumber],int k,int s,int i,int j ) //定义函数用于计算Pij { //double A=0.5,B=0.5; double sumup,pkij,sumdown; sumdown=0; for(int aTi=0;aTi

蚁群算法商旅问题matlab程序

%%蚁群算法商旅问题matlab程序 %%导入数据(城市的坐标) citys=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;3238 1229;4196 1004;4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756;2788 1491;2381 1676;1332 695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;3429 1908;3507 2367;3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;2545 2357;2778 2826;2370 2975]; %%计算城市之间相互距离 n=size(citys,1); D=zeros(n,n); for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=sqrt(sum((citys(i,:)-citys(j,:)).^2)); else D(i,j)=1e-4; end end end %%初始化参数 m=31; alpha=1; beta=5; rho=0.1; Q=1; Eta=1./D; Tau=ones(n,n); Table=zeros(n,n); iter=1; iter_max=200; Route_best=zeros(iter_max,n); Leng_best=zeros(iter_max,1); Leng_ave=zeros(iter_max,1); %%迭代寻找最佳路径(主体循环) while iter<=iter_max %(1)随机产生各个蚂蚁的起点城市 start=zeros(m,1); for i=1:m temp=randperm(n); start(i)=temp(1); end

蚁群算法整个程序(matlab)

蚁群算法整个程序(matlab) main: %function [bestroute,routelength]=Ant clc clear tic % 读入城市间距离矩阵数据文件 CooCity = load( 'CooCity.txt' ) ;% 城市网络图坐标数据文件,txt形式给出 NC=length(CooCity); % 城市个数 for i=1:NC % 计算各城市间的距离 for j=1:NC distance(i,j)=sqrt((CooCity(i,2)-CooCity(j,2))^2+(CooCity(i,3)-CooCity(j,3))^2); end end % distance=xlsread('DistanceCity.xls'); % 城市间距离矩阵数据文件,excel形式给出 MAXIT=10; % 最大循环次数 Citystart=[]; % 起点城市编号 tau=ones(NC,NC); % 初始时刻各边上的信息痕迹为1 rho=0.5; % 挥发系数 alpha=1; % 残留信息相对重要度 beta=5; % 预见值的相对重要度 Q=10; % 蚁环常数

NumAnt=20; % 蚂蚁数量 %bestroute=zeros(1,48); % 用来记录最优路径 routelength=inf; % 用来记录当前找到的最优路径长度 for n=1:MAXIT for k=1:NumAnt %考查第K只蚂蚁 deltatau=zeros(NC,NC); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零 %[routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,[]); % 不靠率起始点[routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,Citystart); % 指定起始点 if lengthk

基于MATLAB的蚁群算法解决旅行商问题 (附带源程序、仿真)

摘要:旅行商问题的传统求解方法是遗传算法,但此算法收敛速度慢,并不能获得问题的最优化解。蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出基于MATLAB的蚁群算法在旅行商问题中的应用,对问题求解进行局部优化。经过计算机仿真结果表明,这种蚁群算法对求解旅行商问题有较好的改进效果。 关键词:蚁群算法;旅行商问题;MATLAB;优化 一、意义和目标 旅行商问题是物流领域中的典型问题,它的求解具有十分重要的理论和现实意义。采用一定的物流配送方式,可以大大节省人力物力,完善整个物流系统。 已被广泛采用的遗传算法是旅行商问题的传统求解方法,但遗传算法收敛速度慢,具有一定的缺陷。本文采用蚁群算法,充分利用蚁群算法的智能性,求解旅行商问题,并进行实例仿真。进行仿真计算的目标是,该算法能够获得旅行商问题的优化结果,平均距离和最短距离。 二、国内外研究现状 仿生学出现于20世纪50年代中期,人们从生物进化机理中受到启发,提出了遗传算法、进化规划、进化策略等许多用以解决复杂优化问题的新方法。这些以生物特性为基础的演化算法的发展及对生物群落行为的发现引导研究人员进一步开展了对生物社会性的研究,从而出现了基于群智能理论的蚁群算法,并掀起了一股研究的热潮。 20世纪90年代意大利科学家M.Dorigo M最早提出了蚁群优化算法——蚂蚁系统(Ant system, AS),在求解二次分配、图着色问题、车辆调度、集成电路设计以及通信网络负载问题的处理中都取得了较好的结果。 旅行商问题(TSP, Traveling Salesman Problem)被认为是一个基本问题,是在1859年由威廉·汉密尔顿爵士首次提出的。所谓TSP问题是指:有N个城市,要求旅行商到达每个城市各一次,且仅一次,并回到起点,且要求旅行路线最短。这是一个典型的优化问题,对一个具有中等顶点规模的图来说,精确求解也是很复杂的,计算量随着城市个数的增加而呈指数级增长,即属于所谓的NP问题。

蚂蚁算法matlab代码及说明

[转]蚁群算法TSP(旅行商问题)通用matlab程序 分类:优化算法2007-04-23 07:51 function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha, Beta,Rho,Q) %%================================================== ======================= %% ACATSP.m %% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem %% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China %% Email: %% All rights reserved %%------------------------------------------------------------------------- %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标,n×2的矩阵 %% NC_max 最大迭代次数 %% m 蚂蚁个数 %% Alpha 表征信息素重要程度的参数 %% Beta 表征启发式因子重要程度的参数 %% Rho 信息素蒸发系数 %% Q 信息素增加强度系数 %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %%================================================== ======================= %%第一步:变量初始化 n=size(C,1);%n表示问题的规模(城市个数) D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵 for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; else D(i,j)=eps; end

蚁群算法matlab源代码

function [Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(D,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%========================================================================= %% ACATSP.m %% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem %% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China %% Email:aihuacheng@https://www.360docs.net/doc/7710935732.html, %% All rights reserved %%------------------------------------------------------------------------- %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标,n×2的矩阵 %% NC_max 最大迭代次数 %% m 蚂蚁个数 %% Alpha 表征信息素重要程度的参数 %% Beta 表征启发式因子重要程度的参数 %% Rho 信息素蒸发系数 %% Q 信息素增加强度系数 %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %% L_ave 各代路线的平均长度 %%========================================================================= %%第一步:变量初始化 n=size(D,1); for i=1:n D(i,i)=eps; end Eta=1./D;%Eta为启发因子,这里设为距离的倒数 Tau=ones(n,n);%Tau为信息素矩阵 Tabu=zeros(m,n);%存储并记录路径的生成 NC=1;%迭代计数器 R_best=zeros(NC_max,n);%各代最佳路线 L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最佳路线的长度 L_ave=zeros(NC_max,1);%各代路线的平均长度 while NC<=NC_max%停止条件之一:达到最大迭代次数 %%第二步:将m只蚂蚁放到n个城市上 Randpos=[]; for i=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))'; %%第三步:m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市,完成各自的周游 for j=2:n

基本蚁群算法matlab

基本蚁群算法matlab 实现 function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length] = AC( C, NC_Max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%%%%%%%%%%%%%%%%% %主要符号说明 %C n个城市的坐标,n*2矩阵 %NC_Max 最大循环次数 % %m 蚂蚁个数 % Alpha 信息素重要程度的参数 %Beta 能见度重要程度的参数 %Rho 信息素蒸发系数1-Rho为协同因子 % Q 信息素增加强度系数 % R_best 每次循环的最佳路线NC_Max*n % L_best 每次循环的最短路径NC_Max*1 %%%%%%========================================= %%% i,j 表示边k表示蚂蚁 %%%%%%第一步%变量初始化%%%%%%%%%%%%%%%%%%% n=size(C,1); % n表示问题的规模(城市的个数) D=zeros(n,n); %D表示完全图的距离的邻接矩阵 for i = 1:n for j = 1:n if i ~= j D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; else D(i,j)=eps; %距离为很小的0,因为距离不能等于0 end D(j,i)=D(i,j); %对称矩阵,问题是已经知道是对称了,这句还有必要吗end end Eta=1./D; %Eta为距离的倒数,能见度 % 更改Eta 是否可行, 有待测试 %Eta = 100./ ( D + 50 - rem(fix(D), 50) ) ; Trace=ones(n,n); %Trace为信息素矩阵,初始为1 NC=1;

13基于蚁群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码

基于蚁群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码 此源码是对人工蚁群算法的一种实现,用于无约束连续函数的优化求解,对于含有约束的情况,可以先使用罚函数等方法,把问题处理成无约束的模型,再使用本源码进行求解。 function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP(K,N,Rho,Q,Lambda,LB,UB) %% Ant Colony Optimization for Unconstrained Continuous Problem %% ACOUCP.m %% 无约束连续函数的蚁群优化算法 %% 此函数实现蚁群算法,用于求解无约束连续函数最小化问题 %% 对于最大化问题,请先将其加负号转化为最小化问题 % GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序 % 欢迎访问GreenSim团队主页→https://www.360docs.net/doc/7710935732.html,/greensim %% 输入参数列表 % K 迭代次数 % N 蚁群规模 % Rho 信息素蒸发系数,取值0~1之间,推荐取值0.7~0.95 % Q 信息素增加强度,大于0,推荐取值1左右 % Lambda 蚂蚁爬行速度,取值0~1之间,推荐取值0.1~0.5 % LB 决策变量的下界,M×1的向量 % UB 决策变量的上界,M×1的向量 %% 输出参数列表 % BESTX K×1细胞结构,每一个元素是M×1向量,记录每一代的最优蚂蚁 % BESTY K×1矩阵,记录每一代的最优蚂蚁的评价函数值 % ALLX K×1细胞结构,每一个元素是M×N矩阵,记录每一代蚂蚁的位置 % ALLY K×N矩阵,记录每一代蚂蚁的评价函数值 %% 测试函数设置 % 测试函数用单独的子函数编写好,在子函数FIT.m中修改要调用的测试函数名即可 % 注意:决策变量的下界LB和上界UB,要与测试函数保持一致 %% 参考设置 % [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP(50,30,0.95,1,0.5,LB,UB) %% 第一步:初始化 M=length(LB);%决策变量的个数 %蚁群位置初始化 X=zeros(M,N); for i=1:M x=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N); X(i,:)=x; end %输出变量初始化 ALLX=cell(K,1);%细胞结构,每一个元素是M×N矩阵,记录每一代的个体 ALLY=zeros(K,N);%K×N矩阵,记录每一代评价函数值

蚁群算法的matlab源码

该程序试图对具有31个城市的VRP进行求解,已知的最优解为784.1,我用该程序只能优化到810左右,应该是陷入局部最优,但我不知问题出在什么地方。请用过蚁群算法的高手指教。 % the procedure of ant colony algorithm for VRP % % % % % % % % % % % % %initialize the parameters of ant colony algorithms load data.txt; d=data(:,2:3); g=data(:,4); m=31; % 蚂蚁数 alpha=1; belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数 lmda=0; rou=0.9; %衰减系数 q0=0.95; % 概率 tao0=1/(31*841.04);%初始信息素 Q=1;% 蚂蚁循环一周所释放的信息素 defined_phrm=15.0; % initial pheromone level value QV=100; % 车辆容量 vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1; %所完成任务所需的最少车数 V=40; % 计算两点的距离 for i=1:32; for j=1:32; dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2); end; end; %给tao miu赋初值 for i=1:32; for j=1:32; if i~=j; %s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j); tao(i,j)=defined_phrm; miu(i,j)=1/dist(i,j); end; end; end; for k=1:32; for k=1:32; deltao(i,j)=0;

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